首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何更改matplotlib图的色条上的幅值字体大小

要更改matplotlib图的色条上的幅值字体大小,可以使用colorbar函数的set_label方法来设置色条上的幅值标签的字体大小。

具体步骤如下:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建一个图形对象和一个子图对象:
代码语言:txt
复制
fig, ax = plt.subplots()
  1. 绘制图形并获取色条对象:
代码语言:txt
复制
im = ax.imshow(data)
cbar = fig.colorbar(im)
  1. 使用set_label方法设置色条上的幅值标签的字体大小:
代码语言:txt
复制
cbar.set_label('Label', fontsize=12)

其中,fontsize参数可以根据需要设置合适的字体大小。

完整的代码示例:

代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建图形对象和子图对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制图形并获取色条对象
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
im = ax.imshow(data)
cbar = fig.colorbar(im)

# 设置色条上的幅值标签的字体大小
cbar.set_label('Label', fontsize=12)

plt.show()

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云计算服务(https://cloud.tencent.com/product/cvm)

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

万字长文盘点python的Matplotlib使用 | 【推荐收藏】

这章偏向于用合适的图来实现不同的目的,没有在如何完善图的方面上下功夫,但在最后一节提到了如何画出使信息更有效的表达的图。...---- 为了感受一下上面每个操作对原图产生的效果,我们画出 6 个子图,其中 第一幅是原图 第二幅处理左、右、上轴 第三幅处理刻度标签 第四幅处理刻度尺寸 第五幅处理坐标轴边界 第六幅处理颜色和透明度...现在你基本理解了 Matplotlib 里面的绘图逻辑和元素,下两节分别从不同维度 (深度和广度) 研究如何画图: 第二节只研究一种类型的图「折线图」,但从头到尾不断根据需求添加元素完善它。...不这样把默认属性值的显性写出来,我怎么知道如何改进? ? ? 老板将信将疑。。。 2.3 设置尺寸和 DPI ? ? 图的尺寸差,3 年数据这么长图宽点比较好。...用两幅子图。 ? ? S&P500 的量纲都是千位数,而 VIX 的量刚是两位数,两者放在一起,那可不是 VIX 就像一条水平线一样。

3K21

Matplotlib 中文用户指南 3.6 图例指南

尝试上面的代码,只需将字典的键从line1更改为type(line)。 注意现在两个Line2D`实例都拥有了 4 个标记。...除了用于复杂的绘图类型的处理器,如误差条,茎叶图和直方图,默认的handler_map有一个特殊的元组处理器(HandlerTuple),它简单地在顶部一一绘制给定元组中每个项目的句柄。...以下示例演示如何将两个图例的键相互叠加: import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import randn z = randn(10) red_dot...控制图例的字体大小。 如果值为数字,则大小将为绝对字体大小(以磅为单位)。 字符串值相对于当前默认字体大小。 此参数仅在未指定prop的情况下使用。 numpoints:None或者整数。...以字体大小为单位度量。 默认值为None,它将从legend.borderpad rcParam中获取值。 labelspacing:浮点或None 图例条目之间的垂直间距。 以字体大小为单位度量。

1.6K10
  • 深度讲解Matplotlib库

    这章偏向于用合适的图来实现不同的目的,没有在如何完善图的方面上下功夫,但在最后一节提到了如何画出使信息更有效的表达的图。...---- 为了感受一下上面每个操作对原图产生的效果,我们画出 6 个子图,其中 第一幅是原图 第二幅处理左、右、上轴 第三幅处理刻度标签 第四幅处理刻度尺寸 第五幅处理坐标轴边界 第六幅处理颜色和透明度...现在你基本理解了 Matplotlib 里面的绘图逻辑和元素,下两节分别从不同维度 (深度和广度) 研究如何画图: 第二节只研究一种类型的图「折线图」,但从头到尾不断根据需求添加元素完善它。...不这样把默认属性值的显性写出来,我怎么知道如何改进? ? ? 老板将信将疑。。。 2.3 设置尺寸和 DPI ? ? 图的尺寸差,3 年数据这么长图宽点比较好。...用两幅子图。 ? ? S&P500 的量纲都是千位数,而 VIX 的量刚是两位数,两者放在一起,那可不是 VIX 就像一条水平线一样。

    1.9K41

    【干货】一文掌握Matplotlib的使用方法

    这章偏向于用合适的图来实现不同的目的,没有在如何完善图的方面上下功夫,但在最后一节提到了如何画出使信息更有效的表达的图。...---- 为了感受一下上面每个操作对原图产生的效果,我们画出 6 个子图,其中 第一幅是原图 第二幅处理左、右、上轴 第三幅处理刻度标签 第四幅处理刻度尺寸 第五幅处理坐标轴边界 第六幅处理颜色和透明度...现在你基本理解了 Matplotlib 里面的绘图逻辑和元素,下两节分别从不同维度 (深度和广度) 研究如何画图: 第二节只研究一种类型的图「折线图」,但从头到尾不断根据需求添加元素完善它。...不这样把默认属性值的显性写出来,我怎么知道如何改进? ? ? 老板将信将疑。。。 2.3 设置尺寸和 DPI ? ? 图的尺寸差,3 年数据这么长图宽点比较好。...用两幅子图。 ? ? S&P500 的量纲都是千位数,而 VIX 的量刚是两位数,两者放在一起,那可不是 VIX 就像一条水平线一样。

    2.3K31

    盘一盘 Python 系列 5 - Matplotlib

    这章偏向于用合适的图来实现不同的目的,没有在如何完善图的方面上下功夫,但在最后一节提到了如何画出使信息更有效的表达的图。...---- 为了感受一下上面每个操作对原图产生的效果,我们画出 6 个子图,其中 第一幅是原图 第二幅处理左、右、上轴 第三幅处理刻度标签 第四幅处理刻度尺寸 第五幅处理坐标轴边界 第六幅处理颜色和透明度...现在你基本理解了 Matplotlib 里面的绘图逻辑和元素,下两节分别从不同维度 (深度和广度) 研究如何画图: 第二节只研究一种类型的图「折线图」,但从头到尾不断根据需求添加元素完善它。...不这样把默认属性值的显性写出来,我怎么知道如何改进? ? ? 老板将信将疑。。。 2.3 设置尺寸和 DPI ? ? 图的尺寸差,3 年数据这么长图宽点比较好。...用两幅子图。 ? ? S&P500 的量纲都是千位数,而 VIX 的量刚是两位数,两者放在一起,那可不是 VIX 就像一条水平线一样。

    2.1K40

    Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

    在此matplotlib教程中,我们将绘制一些图形并更改一些属性,例如字体、标签、范围等。 首先,我们将安装matplotlib,然后开始绘制一些基本的图形。...在此之前,让我们看一下matplotlib可以绘制的一些图。 Plot Types matplotlib中有许多不同的Plot Types。...这就是绘制垂直子图的方式。要绘制水平图,请将子图的行和列值更改为: plt.subplot(2,1,1) plt.subplot(2,1,2) 这意味着我们有2行1列。输出将如下所示: ?...字体大小 ? 我们可以借助一个名为rc()的函数来更改绘图的字体大小。rc()函数用于自定义rc设置。...要使用rc()更改字体大小,可以使用以下语法: matplotlib.pyplot.rc('fontname',** font) 或者 matplotlib.pyplot.rc('font',size

    5.3K10

    Matplotlib可视化没那么难:7种常用图表最全绘制攻略来了!

    plt.figure:创建空白画布,在一幅图中可省略 figure.add_subplot:第一个参数表示行,第二个参数表示列,第三个参数表示选中的子图编号 plt.title:标题 plt.xlabel...:控制饼图半径,默认值为1 textprops:设置标签(labels)和比例文字的格式;字典类型,可选参数,默认值为:None。...在构建直方图时,第一步是将值的范围分段,即将整个值的范围分成一系列间隔,然后计算每个间隔中有多少值。这些值通常被指定为连续的、不重叠的变量间隔,间隔必须相邻,并且通常是相等的大小。...x:指定要绘制箱线图的数据 showcaps:是否显示箱线图顶端和末端的两条线 notch:是否是凹口的形式展现箱线图 showbox:是否显示箱线图的箱体 sym:指定异常点的形状 showfliers...:是否显示异常值 vert:是否需要将箱线图垂直摆放 boxprops:设置箱体的属性,如边框色,填充色等 whis:指定上下须与上下四分位的距离 labels:为箱线图添加标签 positions:指定箱线图的位置

    6.6K31

    Python空间绘图-Colorbar详解

    当然,上面的都是最为基础的参数,你还可以进一步的做美化,其中,最常用的就是将色条作为一个子图来进行操作。...而cax方式相当于有三个子图,ax1,ax2与ax3,其中ax3用来存放色条。而只要更改添加子图的位置参数,就可以在图上随意移动。这在多子图上添加规范色条时非常方便。 ?...接下来,是一些比较没多大用处,但很有意思的colorbar操作。 一、如何使色条两侧各有一种刻度 ? 比如这张图的色条,左边是数值刻度,右边是文字刻度。...二、如何实现colorbar与其他子图的互动操作 这个是好像有一位小伙伴问过的,于是简单的做了一个,使折线图与色条在视觉上共用一个坐标轴(实际上是没有的)。 ?...三、不等距的色条 这是matplotlib官网上的一个例子,比较有意思,于是就搬过来了。基本上照源代码修改就能用了。

    20.6K98

    气象绘图cmap、cbar超详细版(附示例)

    cmap即是颜色映射表,colorbar即是颜色分析色条,前者只起到对绘图对象上色的功能,后者实现色阶与数值的对应。...常见的绘图命令scatter、contour、contourf、pcolormesh等都可以引入cmap与colorbar,下面四幅图分别使用了前述四种绘图命令绘制,并更改了每一幅图使用的颜色映射表:...环状colorbar 环状colorbar表现在其色条不为直线型,在目前matplotlib的框架下,不能利用现有的colorbar参数修改为类似的形状。...TwoSlopeNorm 该命令使色条围绕中心产生相同的刻度比例,如果是拼接色条,vcenter给出的值的位置就是拼接位置,如: 在上两条colorbar中,设定vcenter=300时,则两色条拼接处铆定...从这个特性来看,我们在绘制类似铆定0值时的colormap时有特别的用处,如: 在使用上图3颜色条时,我们需要使红蓝阴阳色关于0值对称,但是可以发现,蓝色的赋值其实都在0~-0.5的范围,深蓝色的部分实际上是没有被使用过的

    17K227

    基于geopandas的空间数据分析—geoplot篇(上)

    ,我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化,以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习,而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化,且提供了操纵图像的极高自由度...,但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高,制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码。....png", bbox_inches='tight', pad_inches=0, dpi=300) 图6 从这个简单的例子中我们可以大致了解到,geoplot在geopandas处理好的数据基础上....png", bbox_inches='tight', pad_inches=0, dpi=300) 图9 映射房源价格到尺寸上 看完了如何映射颜色,下面我们来看看如何将值映射到散点大小上,使用scale...值得注意的是在我们映射值到散点大小上时,默认条件下会自动在图例中按照等间距法分出5段,这样得到的图例各个圆圈大小过渡保证了均匀。

    2.2K30

    (数据科学学习手札82)基于geopandas的空间数据分析——geoplot篇(上)

    1 简介   在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中,我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化,以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习,而利用geopandas+matplotlib...进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化,且提供了操纵图像的极高自由度,但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高,制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码,而geoplot基于geopandas...接着我们使用geoplot中的pointplot将点叠加到图4上: ax = gplt.polyplot(df=nyc_boroughs, projection=gcrs.AlbersEqualArea...映射房源价格到尺寸上   看完了如何映射颜色,下面我们来看看如何将值映射到散点大小上,使用scale='price'来将房源价格映射到散点大小上,再配合一些相关参数进行绘图: import numpy...现在我们可以一眼看出那些半径较大的圆圈对应着价格较高的房源,值得注意的是在我们映射值到散点大小上时,默认条件下会自动在图例中按照等间距法分出5段,这样得到的图例各个圆圈大小过渡保证了均匀,当然你也可以自由地通过

    2.3K20

    零基础用文心一言带你绘制组合图

    调整问法继续发问:python 中绘制一幅图展示这段代码的含义 “C = np.dot(np.array(A), np.array(B)” 获得答案: 在Python中,你可以使用matplotlib库来绘制一幅图...以下是一个简单的例子,展示了如何使用matplotlib绘制矩阵A、B以及它们的乘积C: import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 定义输入矩阵...plt.subplots_adjust用于调整子图之间的间距,plt.colorbar用于添加颜色条,并且设置shrink参数以调整颜色条的大小。...运行这段代码将生成一幅包含三个子图的图像,每个子图分别展示矩阵A、B和C。每个矩阵的背景色为白色,矩阵值被填充在相应的位置上,坐标轴的刻度和标记都被隐藏了。...下面是一个如何定义这样一个颜色映射的示例: import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.colors import

    11210

    40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

    上面的图看起来比第一幅图好多了,但是线条之间的空隙还是有点让人混淆。...我们下面来讨论如何个性化颜色条以及在不同的场合高效的使用它们。 自定义颜色条 颜色条可以通过cmap参数指定使用的色谱系统(或叫色图): plt.imshow(I, cmap='gray'); ?...jet色图,在 Matplotlib 2.0 版本之前都是默认的色图,是定性色图的一个例子。jet作为默认色图的位置其实有点尴尬,因为定性图通常都不是对定量数据进行展示的好选择。...更好的选择是使用类似viridis这样的色图(Matplotlib 2.0 后默认色图),它们被设计为有着均匀的亮度变化。...对于我们的数据来说,右图比左图要好的多。 离散颜色条 色图默认是连续的,但是在某些情况下你可能需要展示离散值。

    10.3K21

    Python气象绘图教程(十六)—Cartopy_6

    本节提要:使用cartopy进行市县的色块填色、模仿geopandas绘制颜色图 一、利用cartopy进行市县的色块填色 其实geopandas在这方面比cartopy更加专业,由于是基于pandas...因为绘制业务地图的shp文件基本不会更改,所以排好序之后,每次制图只用更改excel(或者存储数据的文件)即可。...在添加地理信息时,对facecolor同步填色,填色依据为该地区墒情数值与最大值max的相对大小。然后通过matplotlib官网上的自定义colorbar例子添加色条。...实际上这个色条算是无源色条,和上面地图的填色只存在大小表示关系。...像contourf填色图的色条就叫有源色条fig.colorbar(ax=ax),向内部传入了ax,只要ax变了,colorbar也跟随改变。

    3.7K23

    绘图技巧 | 超详细的Colorbar定制化绘制教程

    ,cmap='RdBu_r') #省略部分内容 ac.levels#获得等值线的等级 cmap=cm.get_cmap('RdBu_r',len(cs.levels)-1) #获得等值线填色图的色条对应分级...产生关联 num=ac.levels colormap=cm.get_cmap('Spectral_r',len(num)-1)#获得等值线填色图的色条对应分级 cmaps=colormap(range...通过中间的一个for循环,我们将每个等级的色条以颜色polygon的方法按顺序从左往右排列,变成一个视觉上的cbar,其实不是我们常规意义上的cbar。...在第一和第二小节中,我们就提取过colormap,并将其划分为levels的对应片段,并对每个polygon填色,实际上colormap就是一系列的色号拼接而成的一个数组。...) 七、特别的格式定制 在matplotlib中可以使用format参数对cbar的刻度的格式修改,但是有时候会有些不一样的需求。比如下面一个色条: ?

    8.5K42

    学习Matplotlib看这一份笔记就够了!

    上面的图看起来比第一幅图好多了,但是线条之间的空隙还是有点让人混淆。...我们下面来讨论如何个性化颜色条以及在不同的场合高效的使用它们。 自定义颜色条 颜色条可以通过cmap参数指定使用的色谱系统(或叫色图): plt.imshow(I, cmap='gray'); ?...jet色图,在 Matplotlib 2.0 版本之前都是默认的色图,是定性色图的一个例子。jet作为默认色图的位置其实有点尴尬,因为定性图通常都不是对定量数据进行展示的好选择。...更好的选择是使用类似viridis这样的色图(Matplotlib 2.0 后默认色图),它们被设计为有着均匀的亮度变化。...对于我们的数据来说,右图比左图要好的多。 离散颜色条 色图默认是连续的,但是在某些情况下你可能需要展示离散值。

    10.8K11

    Python数据分析--折线图

    林骥老师将数据可视化分析源代码分享在他的GitHub空间https://github.com/linjiwx/mp 子弹图,它的样子有点像子弹,能够表达比较丰富的信息,例如表现好、中、差的取值范围,并突出显示实际值与目标值的差异情况...去掉那些花花绿绿的颜色,换成只有蓝色和灰色,这样反而能够让重要的信息显得更加突出; 8、坐标轴和标签文字统一换成深灰色,让它们更自然地融入背景,在视觉上不与数据进行竞争; 9、把竖直的日期标签,换成横向的简化日期格式...,以便提高阅读的体验,有研究表明,阅读 90 度角倾斜的文字,速度比阅读正常方向的文字平均慢 205%; 10、去掉最大值和最小值的具体数字,因为这里更加关心的是数据背后的事件,而不是数字本身; 11、...() plt.show() 为了体现数据的上下浮动范围,可以在折线的基础上添加填充区域。...n = 1 # 设置第一条折线图的数据标签 for a, b in zip(df['date'][-n:], df['mean'][-n:]): plt.text(a, b+25, '%.0f

    1.3K20

    40000字 Matplotlib 实战

    上面的图看起来比第一幅图好多了,但是线条之间的空隙还是有点让人混淆。...我们下面来讨论如何个性化颜色条以及在不同的场合高效的使用它们。 自定义颜色条 颜色条可以通过cmap参数指定使用的色谱系统(或叫色图): plt.imshow(I, cmap='gray'); ?...jet色图,在 Matplotlib 2.0 版本之前都是默认的色图,是定性色图的一个例子。jet作为默认色图的位置其实有点尴尬,因为定性图通常都不是对定量数据进行展示的好选择。...更好的选择是使用类似viridis这样的色图(Matplotlib 2.0 后默认色图),它们被设计为有着均匀的亮度变化。...对于我们的数据来说,右图比左图要好的多。 离散颜色条 色图默认是连续的,但是在某些情况下你可能需要展示离散值。

    7.9K30

    可能是全网最全的Matplotlib可视化教程

    上面的图看起来比第一幅图好多了,但是线条之间的空隙还是有点让人混淆。...自定义颜色条 颜色条可以通过cmap参数指定使用的色谱系统(或叫色图): plt.imshow(I, cmap='gray'); 所有可用的色图都可以在plt.cm模块中找到;在 IPython 中使用...jet色图,在 Matplotlib 2.0 版本之前都是默认的色图,是定性色图的一个例子。jet作为默认色图的位置其实有点尴尬,因为定性图通常都不是对定量数据进行展示的好选择。...更好的选择是使用类似viridis这样的色图(Matplotlib 2.0 后默认色图),它们被设计为有着均匀的亮度变化。...离散颜色条 色图默认是连续的,但是在某些情况下你可能需要展示离散值。

    8.6K10

    matplotlib绘图基础

    ,其值为AxesSubplot对象的列表,每个AxesSubplot对象代表图表中的一个子图,前面所绘制的图表只包含一个子图,当前子图也可以通过plt.gca获得 >>> plt.getp(f, “axes...[u’1.0′, u’1.5′, u’2.0′, u’2.5′, u’3.0‘] 获得X轴上表示主刻度线的列表,可看到X轴上共有10条刻度线: >>> axis.get_ticklines()...) ax.set_yticks([-40, -20, 0, 20, 40, 60, 80]) ax.set_yticklabels([”, ”, ”, ”, ”, ”, ”]) 分别设置x轴和y轴上刻度值的字体大小...,通过line,获取其第一个元素 >>> # 调用Line2D对象的set_*方法设置属性值 >>> line.set_antialiased(False) >>> # 同时绘制sin和cos两条曲线,...配置文件 绘制一幅图需要对许多对象的属性进行配置,例如颜色、字体、线型等等。我们在绘图时,并没有逐一对这些属性进行配置,许多都直接采用了matplotlib的缺省配置。

    6.5K30
    领券